A última previsão do Gartner, Inc. revela que os gastos globais com TI estão projetado para atingir US $ 4.6 trilhões em 2023. Apesar dos impactos do COVID-19 e da recessão iminente, as empresas vão avançar com iniciativas de negócios digitais e investir em avanços tecnológicos.

“As empresas vão priorizar os investimentos em tecnologia neste ano [2023], disse Ammar Ali, analista de negócios da Astera Software. “Em meio à instabilidade e incerteza econômica, as empresas precisariam de insights acionáveis ​​para identificar e atender a motivadores de negócios específicos. Desafiando a sabedoria convencional de cortar orçamentos de TI, os CIOs com visão de futuro buscarão investimentos digitais orientados para a eficiência para garantir lucratividade e competitividade no mercado”.

No ambiente digitalizado de hoje, os dados são um ativo valioso para as empresas. Ele pode ser usado para maximizar a eficiência, impulsionar o crescimento dos negócios e obter uma vantagem competitiva. As empresas sem uma estratégia de dados clara correm o risco de perder grandes oportunidades e ficar para trás de seus concorrentes.

Definindo sua estratégia de dados

Deixar de planejar sua estratégia de dados para 2023 no início do ano é planejar falhar. Controle seu gerenciamento de dados no início do ano, concentrando-se na criação de um ecossistema de dados que agregue valor desde o início. Não é tão complicado se você seguir uma abordagem sistemática.

Formulando um plano de jogo para 2023

Portanto, o primeiro passo é obviamente definir os objetivos da sua estratégia de dados para 2023. Você deve identificar as metas de negócios que deseja alcançar por meio de insights orientados por dados nos próximos anos. O objetivo pode ser aumentar a receita, melhorar a eficiência, oferecer uma melhor experiência ao cliente ou qualquer outra coisa.

Depois que os objetivos são identificados, a próxima etapa é determinar como os dados podem ser usados ​​para atingir esses objetivos. Isso envolverá a identificação de fontes de dados específicas ou tipos de dados que podem fornecer insights relevantes pertinentes aos impulsionadores de negócios que influenciam essas metas.

Agora, a parte complicada é criar uma arquitetura de dados de ponta a ponta para automatizar a ingestão, o processamento e o carregamento de dados. A automação é crucial aqui, pois uma abordagem manual para o gerenciamento de dados corporativos é ineficaz em termos de custos e eficiência.

Por que definir uma estratégia de dados é importante?

É um fato conhecido que as empresas que tomam decisões com base em dados têm maior probabilidade de sucesso do que aquelas que dependem da tomada de decisão intuitiva. Definir uma estratégia de dados clara deve ser sua principal prioridade em 2023 devido a estes três motivos:

• Os regulamentos de privacidade de dados estão se tornando mais rigorosos: Recentemente, tem havido um foco crescente na privacidade de dados, com novos regulamentos, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) entrando em vigor. As empresas sem uma estratégia de dados clara correm o risco de infringir esses regulamentos e enfrentar penalidades financeiras e repercussões legais.
• O volume e a variedade de dados estão aumentando: A quantidade de dados gerados está aumentando rapidamente e essa tendência deve continuar nos próximos anos. Sem uma estratégia de dados bem pensada, as empresas ficarão sobrecarregadas com o grande volume e variedade de dados que devem armazenar e processar para geração de relatórios e análises.
• Insights orientados por dados são essenciais para uma tomada de decisão informada: No ambiente de negócios atual, é importante que as empresas possam tomar decisões informadas com base em insights orientados por dados. Uma estratégia de dados abrangente pode ajudar as organizações a entender melhor seus ativos de dados e utilizá-los efetivamente para melhorar a tomada de decisões.

Uma estratégia de dados pode ajudá-lo a descobrir oportunidades de inovação orientada por dados para ficar à frente dos concorrentes e impulsionar o crescimento dos negócios.

Mudança para a nuvem

Você pode querer considerar a modernização da infraestrutura legada e a remodelação da arquitetura de dados para dar suporte às suas iniciativas orientadas por dados. As tecnologias de nuvem modernas geralmente são a escolha preferida das empresas modernas devido a vários benefícios que trazem para a mesa, incluindo:

• Custo-benefício: Sem custos dispendiosos de infraestrutura e manutenção
• Escalabilidade: Acesso sob demanda a recursos de computação adicionais
• Velocidade: Acesso rápido a velocidade de largura de banda ilimitada, conforme necessário
• Consumo: Suporte de API para conectar-se a serviços de terceiros
• Continuidade de Negócios: Recuperação de desastres, desduplicação de dados e backup

Esses são alguns dos muitos benefícios da nuvem. A tecnologia está evoluindo continuamente com inovações que expandem o horizonte de casos de uso de computação em nuvem.

No geral, o acesso a recursos de computação virtual é altamente vantajoso para empresas modernas, pois eles podem ser facilmente adaptados e modificados para atender a objetivos de negócios específicos.

Isso é um fato ou uma sugestão?

Facto! As empresas modernas estão cada vez mais adotando soluções de gerenciamento de dados baseadas em nuvem. O relatório da RightScale mostra que a adoção da nuvem entre as organizações corporativas é superior a 94%. O mesmo relatório mostra que 84% das empresas têm uma estratégia multicloud, que envolve o uso de soluções baseadas em nuvem pública e privada.

Os recursos de custo-benefício, acessibilidade, escalabilidade, segurança e recuperação de desastres das soluções em nuvem incentivam as empresas a irem além dos sistemas locais tradicionais. Essa tendência provavelmente continuará e até crescerá à medida que as empresas continuarem a reconhecer os benefícios do gerenciamento de dados baseado em nuvem.

Gestão de dados

Com o crescente volume e complexidade dos dados sendo gerados, você deve ter práticas efetivas de governança de dados em vigor. Isso envolve estabelecer políticas e procedimentos para gerenciar dados e garantir que sejam precisos, completos e seguros.

A modernização da arquitetura de dados pode ajudar a melhorar a governança de dados de várias maneiras:

• Qualidade de dados melhorada: Armazene, gerencie e acesse dados com mais eficiência.
• Segurança melhorada: Implemente medidas de segurança avançadas, como criptografia e controles de acesso.
• Melhor acesso aos dados: Armazene e gerencie dados de forma a torná-los mais acessíveis a usuários autorizados.
• Maior escalabilidade: Armazene e gerencie grandes quantidades de dados sem sacrificar o desempenho.
• Conformidade aprimorada: Rastreie e gerencie o acesso e o uso de dados para atender aos requisitos regulamentares.

A segurança dos dados

Obviamente, a segurança dos dados deve ser sua principal prioridade e você deve ter medidas de segurança, como criptografia, controles de acesso e planos de resposta a incidentes. À medida que a importância dos dados corporativos aumenta, também aumenta a necessidade de protegê-los. Aqui estão algumas medidas que você pode tomar para proteger seus dados:

• Implemente controles de acesso para garantir que apenas usuários autorizados possam acessar o banco de dados e dados confidenciais
• Atualize e corrija regularmente a plataforma de gerenciamento de dados para corrigir quaisquer vulnerabilidades ou falhas de segurança
• Formule um plano de recuperação de desastres para garantir que seus dados tenham backup e possam ser recuperados em caso de emergência
• Eduque seus funcionários sobre as melhores práticas de segurança de dados e a importância de proteger dados confidenciais
• Realize auditorias de segurança regulares para identificar e abordar vulnerabilidades de sistemas

Você deve usar data lakes?

Possivelmente. Se você estiver lidando com grandes volumes de dados não estruturados e semiestruturados, os data lakes podem ser uma boa opção. Um data lake é um repositório centralizado que permite armazenar dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. Os data lakes podem ser usados ​​para armazenar e processar dados de várias fontes e estão se tornando cada vez mais populares para gerenciar e analisar big data.

E a inteligência artificial e o aprendizado de máquina?

As tecnologias de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) podem ser usadas para automatizar e otimizar vários aspectos do gerenciamento de dados, como limpeza e análise de dados. A criação de uma arquitetura de dados com pipelines de dados autorregulados permitirá que você processe e armazene perfeitamente grandes volumes de dados com o mínimo de intervenção manual.

Além disso, o uso de tecnologias de ML, como processamento de linguagem natural e automação de processos robóticos, facilitará a análise avançada de dados. Como resultado, você poderá desvendar insights acionáveis ​​para tomar decisões mais informadas e melhorar a eficiência de seus negócios.

O ambiente sem código

Existem várias razões pelas quais as empresas podem optar por usar soluções de gerenciamento de dados sem código:

Facilidade de uso: As soluções sem código são projetadas para serem amigáveis ​​e fáceis de usar, mesmo para aqueles com pouca ou nenhuma experiência em programação. Isso os torna acessíveis a uma ampla gama de usuários e permite que eles comecem a funcionar rapidamente, sem a necessidade de treinamento extensivo ou conhecimento técnico.

Implantação mais rápida: As soluções de código baixo e código zero não exigem programação extensa, o que significa que podem ser implantadas mais rapidamente do que as soluções que exigem código personalizado. Isso pode ser especialmente importante se você deseja colocar uma nova solução de gerenciamento de dados em funcionamento rapidamente para atender às necessidades de negócios urgentes.

Custos mais baixos: As soluções sem código são mais baratas de implementar e manter do que as soluções que exigem codificação personalizada. Eles não exigem manutenção ou atualizações contínuas por uma equipe de desenvolvedores, economizando dinheiro significativo a longo prazo.

No geral, as soluções de gerenciamento de dados sem código podem fornecer uma maneira mais econômica e eficiente de gerenciar e analisar seus dados sem exigir um grande investimento em habilidades ou recursos especializados.

Como é o futuro?

Em 2023, é provável que as empresas continuem a depender de dados para conduzir a tomada de decisões e impulsionar o crescimento dos negócios. À medida que os volumes de dados continuam a crescer, a necessidade de sistemas eficazes de processamento e armazenamento de dados também continuará a crescer. As tecnologias de gerenciamento de dados corporativos estão em constante evolução e seu futuro provavelmente será moldado por uma série de tendências e desenvolvimentos, incluindo:

• Maior ênfase na governança de dados
• Maior foco na segurança de dados
• O crescimento contínuo do big data
• Maior adoção de tecnologias de IA e ML
• Maior integração de dados entre sistemas e processos

No geral, o futuro do gerenciamento de dados corporativos provavelmente será moldado por uma combinação dessas tendências e desenvolvimentos, bem como por mudanças no ambiente de negócios e nas necessidades das organizações. As empresas precisarão ter sistemas eficazes para gerenciar seus dados para se manterem competitivas e impulsionarem o crescimento e o sucesso.

O gerenciamento eficaz de dados permite que as empresas obtenham insights de seus dados e tomem decisões baseadas em dados que podem melhorar as operações, aumentar a eficiência e impulsionar o crescimento dos negócios. Também ajuda as empresas a entender e atender melhor seus clientes, bem como a identificar novas oportunidades de inovação e expansão.

Então, qual é a sua estratégia de dados para 2023? Você tem um plano de jogo para gerenciar e utilizar seus dados de negócios de forma eficaz? Certamente esperamos que isso sirva como um bom ponto de referência para controlar suas iniciativas baseadas em dados.

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